omuronの備忘録

個人的な備忘録

「AWSの基礎を学ぼう 第百二回 Amazon Personalize」 #awsbasics 受講メモ

awsbasics.connpass.com

個人の購買履歴からレコメンデーションしてくれるの Amazon Personalize です。

セッション

講師:アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリスト 亀田氏

Amazon Personalize

  • Deep Learning ベースのリアルタイムパーソナライゼーションのレコメンデーションサービス
    • EC サイトやアプリ画面でのリアルタイムレコメンデーション
    • プッシュ通知やメールでのバッチ的なレコメンデーション
  • 用語
    • データセットグループ:データセットをまとめるグループ
    • データセット:Interactions, Users, Items
    • レシピ:
      • USER_PERONALIZATION:特定ユーザー向けのアイテムリスト
      • PERSONALIZED_RANKING:アイテムリストを特定ユーザ向けに並び替え
      • RELATED_ITEMS:特定アイテムの類似アイテムリスト
    • ソリューション:レコメンデーションで利用するモデル
    • キャンペーン:レコメンデーション API 呼び出しで利用するホスティング環境
    • イベントトラッカー:リアルタイムインタラクションイベントを API 経由で収集する仕組み
  • データソース
    • 基本は CSV, JSON/Parquet 未対応
    • S3 において処理する
    • データの種類
      • Interactions : ユーザーとアイテム間の過去のインタラクションデータ、購買履歴など
      • Users : ユーザーに関するメタデータ、年齢性別など
      • Items : アイテムに関するメタデータ、価格ジャンルなど
    • 以下の3つが必須情報
      • USER_ID, ITEM_ID, TIMESTAMP

所感

実際に触ってみないと感覚がわからないですね。
USER_ID, ITEM_ID, TIMESTAMP をもった CSV が準備して「このITEM_IDを買った人は、こういうITEM_IDもよく買ってます」というのができたり、USER_ID に属性情報を紐付けて人ベースで予測したりできると思われるので、テストデータ準備して試すのが早いかもです。